CV之IR:计算机视觉之图像检索(Image Retrieval)方向的简介、使用方法、案例应用之详细攻略
CV之IR:计算机视觉之图像检索(Image Retrieval)方向的简介、使用方法、案例应用之详细攻略
图像检索(Image Retrieval)方向的简介
后期更新……
查询图像→特征提取→特征向量→相似度计算→
图像数据库→特征提取→特征数据库→相似度计算→
1、图像最近邻检索
(1)、基于树形结构检索
(2)、哈希算法
- 局部敏感哈希算法
- 深度学习哈希算法:DH&SDH、CNNH、NINH、DSRH、DRSCH、DLBHC等。
图像检索(Image Retrieval)方向的使用方法
后期更新……
图像检索(Image Retrieval)方向的案例应用
后期更新……
相关推荐
-
基于OpenCV实战:绘制图像轮廓(附代码)
重磅干货,第一时间送达 山区和地形图中海拔高的区域划出的线称为地形轮廓,它们提供了地形的高程图.这些线条可以手动绘制,也可以由计算机生成.在本文中,我们将看到如何使用OpenCV在简单图像上绘制轮廓线 ...
-
下一代CMOS图像传感器猜测
在2019年4月的伦敦图像传感器峰会上,松下介绍了他们耗时5年,与富士联合开发的Organic-Photoconductive-Film CMOS Image Sensor---- 有机光导薄 ...
-
Python+opencv 图像处理(五)
灰度反转 "你说的黑是什么黑......"有一首歌的歌词是这样的. 在图像中,黑是什么? 很简单,就是0嘛. 因为在数字图像里,用0表示黑. 那么,"你说的白是什 ...
-
CV+NLP,使用tf.Keras构建图像搜索引擎
今天跟大家推荐一个刚刚开源的使用tf.Keras深度学习技术构建图像搜索引擎的开源项目,对于了解基于文本查询和基于图像查询的图像搜索都很有价值. 项目地址: https://github.com/CV ...
-
Python|加权平均法读取灰度化图像介
问题描述灰度化的原理时假定每个像素点的三通道值相同,并用统一的灰度值待代替.加权平均法读取灰度化图像时,是将三个通道的通道值进行加权,然后用来代替灰度.实际中加权平均法RGB灰度化的公式为: 式中表示 ...
-
下血本!Facebook AI 20万美金举办“图像匹配”大赛
近日,Facebook AI 在NeurIPS'21 举办了图像相似检索大赛( Image Similarity Challenge ,ISC2021),放出百万量级的数据集,提供20万美金的奖励. ...
-
常用图像分类功能包
重磅干货,第一时间送达 为了能够有效地识别位置,我们需要提取表征图像的特征,之后将相同的特征分成一组,并搜索相似的图像.当然位置识别也可以应用于其他程序,例如在图像恢复我们也需要查找相似图像. Bag ...
-
(11条消息) Opencv 读取灰度图像会识别为3通道问题
最近初接触图像cv,一切都是从零开始因此遇到了许多问题,故在此记录遇到的问题方便提醒自己也方便后来人不再困惑. 场景: 我们都知道灰度图或者红外图都是单通道图片,而彩色图片是三通道图片.但是当我们用i ...
-
CV之IC:计算机视觉之图像分类(Image Classification)方向的简介、使用方法、案例应用之详细攻略
CV之IC:计算机视觉之图像分类(Image Classification)方向的简介.使用方法.案例应用之详细攻略 相关文章 DL:深度学习(神经网络)的简介.基础知识(神经元/感知机.训练策略.预 ...
-
CV之FC:计算机视觉之人脸识别(Face Recognition)方向的简介、代码实现、案例应用之详细攻略
CV之FC:计算机视觉之人脸识别(Face Recognition)方向的简介.代码实现.案例应用之详细攻略 人脸识别简介 1.人脸识别的任务 Face Verification Face Ident ...
-
CV之ICG:计算机视觉之图像标题生成(Image Caption Generator)算法的简介、使用方法、案例应用之详细攻略
CV之ICG:计算机视觉之图像标题生成(Image Caption Generator)算法的简介.使用方法.案例应用之详细攻略 图像标题生成ICG算法的简介 1.相关论文 (1).<Show ...
-
CV之NS:图像风格迁移(Neural Style 图像风格变换)算法简介、过程思路、关键步骤配图、案例应用之详细攻略
CV之NS:图像风格迁移(Neural Style 图像风格变换)算法简介.过程思路.关键步骤配图.案例应用之详细攻略 图像风格迁移算法简介 相关论文 1.A Neural Algorithm of ...
-
CV之IG:图像生成(Image Generation)的简介、使用方法、案例应用之详细攻略
CV之IG:图像生成(Image Generation)的简介.使用方法.案例应用之详细攻略 图像生成(Image Generation)的简介 后期更新-- 1.生成对抗网络 cGAN DCGAN ...
-
CV之IC: 图像描述(Image Captioning) 的简介、使用方法、案例应用之详细攻略
CV之IC: 图像描述(Image Captioning) 的简介.使用方法.案例应用之详细攻略 图像描述(Image Captioning) 的简介 1.常用数据集 Flickr8K.Flic ...
-
CV之SR:超分辨率(Super resolution)的简介、使用方法、案例应用之详细攻略
CV之SR:超分辨率(Super resolution)的简介.使用方法.案例应用之详细攻略 超分辨率(Super resolution)的简介 后期更新-- SRGAN 超分辨率(Super res ...
-
CV之FRec之LF:人脸识别中常用的几种损失函数(Triplet Loss、Center Loss)简介、使用方法之详细攻略
CV之FRec之LF:人脸识别中常用的几种损失函数(Triplet Loss.Center Loss)简介.使用方法之详细攻略 T1.Triplet Loss <FaceNet: A Unifi ...
-
CV之NS之LF:图像风格迁移中常用的几种损失函数(内容损失、风格损失)简介、使用方法之详细攻略
CV之NS之LF:图像风格迁移中常用的几种损失函数(内容损失.风格损失)简介.使用方法之详细攻略 图像风格迁移中常用的几种损失函数 1.内容损失 # endpoints_dict是上一节提到的损失网络 ...